Pemanfaatan Human  Organization  Technology-Net  Benefit untuk  Mengukur Sistem Informasi E-Ticketing pada PT. Kereta Api Indonesia (PERSERO)
Fenando 1 , Rusmala Santi 2 , Nyayu Siti Hamda Afrianni 3 fenando_uin@radenfatah.ac.id 1 , rusmalasanti_uin@radenfatah.ac.id 2 , nyayu.siti@yahoo.co.id 3
1 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Raden Fatah
2 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Raden Fatah
3 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Raden Fatah
Diterima: 19 Februari 2019 | Direvisi: 16 Mei 2019 | Disetujui: 14 Juni 2019 © 2019 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia
Abstrak: PT.  Kereta  Api  Indonesia  (KAI)  perlu  mengembangkan  sistem  yang  menunjang  proses penjualan  tiket  secara  elektronik  (e-ticketing),  karena  meskipun  penggunaannya  sudah  relatif  tinggi namun  masih  terdapat  beberapa  kekurangan.  Penelitian  ini  menganalisis  keberhasilan  penggunaan sistem e-ticketing Rail Ticket System (RTS) pada PT. Kereta Api Indonesia (PERSERO) Divisi Regional III Palembang dengan menggunakan Human, Organization, Technology (HOT) Fit Model. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh antar variabel human, organization, technology,  dan  net  benefit  serta  kesesuaian  di  antaranya.  Hasil  evaluasi  dari  penelitian  ini  yang menggunakan sampel 15 responden menunjukkan bahwa penerapan sistem informasi e-ticketing sudah sangat  tepat  serta  telah  memberikan  hasil  yang  positif  terbukti  dengan  nilai  uji  korelasi  dari  nilai masing-masing variabel yaitu teknologi berpengaruh positif terhadap manusia dengan tingkat korelasi 0,952.  Teknologi  berpengaruh  positif  terhadap  organisasi  dengan  tingkat  korelasi  0,883.  Manusia berpengaruh positif terhadap organisasi dengan tingkat korelasi 0,913. Dan manusia serta organisasi berpengaruh positif terhadap net benefit dengan masing-masing tingkat korelasi 0,868 dan 0,848. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem informasi Rail Ticket System (RTS) berhasil dimanfaatkan. Kata Kunci: Evaluasi, HOT (Human Organization Technology) Fit, Rail Ticket System.
Abstract: PT. Kereta Api Indonesia (KAI) needs to develop system which supports e- ticketing selling process. Because although it has have high reputation however it has still some lacks. This observation analyzes the success of  e-ticket rail ticket  system (RTS) using at PT.Kereta Api Indonesia  DIVRE III Palembang by using  in  Human, Organization, Technology (HOT) Fit Model method. The aim of  it’s observation is to know how far effect among human, organization, technology, and net benefit variables as  well  as  the  match  of  them.  Evaluation  result  from  this  observation  that  sample  consist  of  15 respondents which show that the application of e-ticket information system has been exact as well as have given positive result, it prove with correlation test value from each variable value is technology gives  positive  effect  forward  human  with  correlation  level  0,952.  Technology  gives  positive  effect forward organization  with correlation  level  0,883. Human gives positive effect forward organization with correlation level 0,913. And human includes organization have positive correlation effect forward net benefit with each correlation level 0,868 and 0,848. Evaluation result shows that Rail Ticket System (RTS) information system success to be used.
Keywords: Evaluation, HOT (Human Organization Technology) Fit, Rail Ticket System

## 1 PENDAHULUAN
Sistem Informasi e-ticketing PT. Kereta Api Indonesia (PERSERO) Divre III Kertapati Palembang  dipilih  sebagai  tempat  melakukan  penelitian,  di  stasiun  ini  juga  diberlakukan sistem  reservasi  tiket  secara online . E-ticketing atau electronic  ticketing adalah  suatu  cara untuk mendokumentasikan proses penjualan dari aktivitas perjalanan pelanggan tanpa harus
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Volume 5, Nomor 1, Juni 2019 Hal. 27 - 38

## JUSIFO
JURNAL SISTEM INFORMASI
mengeluarkan dokumen berharga secara fisik ataupun paper tiket. Dengan adanya layanan e- ticketing penumpang kereta api yang akan berangkat melalui stasiun ini dapat memesan tiket secara online di stasiun melalui sistem informasi Rail Ticket System (RTS).
Berbagai  kemudahan  telah  diberikan  oleh  layanan  PT.  KAI  demi  kenyamanan  para penumpang tetapi tidak sedikit di temukan hambatan dalam penggunaan sistem e-ticketing ini, hambatan  yang  ditemukan  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  diantaranya  faktor  Manusia ( Human ),  Organisasi  ( Organization ),  dan  Teknologi  ( Technology ).  Hambatan  yang teridentifikasi  dari  faktor  sumber  daya  manusia  diantaranya  kurangnya  pengetahuan  yang mempengaruhi  sikap  individu  terhadap  teknologi  yang  menyebabkan  operator  terkadang kurang mengerti cara menggunakan sistem. Hambatan yang mempengaruhi sistem dari faktor organisasi  diantaranya  budaya  yang  telah  dibiasakan  di  perusahaan  seperti  risiko  yang merugikan,  keengganan  untuk  berinvestasi  banyak  dalam  TI,  dan  resistensi  untuk  berubah, selain  itu  kurangnya  dukungan  dari  manajemen  puncak  dan  staff  PT.  KAI  dapat mempengaruhi  keberhasilan  sistem.  Dari  faktor  teknologi  juga  terdapat  banyak  hambatan seperti konten website yang tidak dapat di akses, respon cepat sistem, dan kefleksibelan sistem juga sangat mempengaruhi keberhasilan sistem. Mengingat fungsi sistem e-ticketing pada PT. KAI sangat penting guna pemesanan tiket dan kenyamanan para penumpang tentunya harus didukung dengan kesadaran sumber daya manusia akan teknologi, dukungan dari organisasi, dan  sistem  informasi  yang  mumpuni  untuk  mengelola  informasi  tersebut.  Dalam  rangka memastikan keefektifan penerapan dan dampak positif yang diberikan oleh sistem e-ticketing ini dalam menghasilkan sebuah informasi yang akurat, tepat waktu, dan akurat, maka evaluasi terhadap sistem informasi merupakan hal penting yang harus dilakukan.
Berdasarkan latar belakang tersebut penulis tertarik untuk melakukan penelitian tentang Pemanfaatan Human Organization Technology-Net Benefit untuk Mengukur Sistem Informasi E-Ticketing pada PT. Kereta Api Indonesia (PERSERO) DIVRE III Kertapati Palembang.

## 2 METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kesuksesan Sistem Informasi
Kesuksesan menurut kamus besar bahasa Indonesia berarti keberhasilan/ keberuntungan. Menurut  Seddon,  Graeser  dan  Willcocks  dalam  Tajuddin  (2002),  kesuksesan  sistem informasi  merupakan  suatu  pertimbangan  nilai  yang  dibuat  berdasarkan  titik  pandang stakeholder,  mengenai  net  benefits  yang  diperoleh  dalam  menggunakan  suatu  sistem informasi.
2.2 Human-Organization-Technology Net Benefits (HOT-FIT) Model
Model  evaluasi  sistem  informasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Human- Organization-Techology  Net  Benefits (HOT-FIT)  Model  yang  dikembangkan  oleh  Maryati Mohd Yusof (2006). Dasar pemikiran model ini berasal dari penggabungan D & M IS Success Model  dengan  IT-Organization  Fit  Model,  menghasilkan  sebuah  model  evaluasi  yang memperjelas semua komponen yang terdapat dalam sistem informasi itu sendiri yaitu manusia ( Human ) yang menilai sistem informasi dari sisi penggunaan ( system use ) yang berhubungan dengan  siapa  yang  menggunakan,  pelatihan,  pengalaman,  pengetahuan,  harapan,  sikap menerima  dan  menolak  sistem.  Organisasi  ( Organization )  yang  menilai  sebuah  sistem  dari struktur organisasi dan lingkungan organisasi berhubungan dengan perencanan, manajemen, pengendalian  sistem,  dukungan  manajemen,  pembiayaan.  Teknologi  ( Technology )  yang menilai dari sisi kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas layanan.
Pemanfaatan Human Organization Technology-Net Benefit untuk Mengukur Sistem…
Gambar 1. HOT-FIT Model
Sumber: Yusof et.al, 2006
Menurut  Yusof  et  al.  (2006)  faktor-faktor  yang  membentuk  HOT-Fit  Model  adalah sebagai berikut:
1. Manusia ( Human ) Komponen  manusia  ( human )  menilai  sistem  informasi  dari  sisi  penggunaan  sistem ( system  use )  pada  frekuensi  dan  luasnya  fungsi  dan  penyelidikan  sistem  informasi.
System  use  juga  berhubungan  dengan  siapa  yang  menggunakan  ( who  use  it ),  tingkat penggunanya  ( level  of  user ),  pelatihan,  pengetahuan,  harapan,  dan  sikap  menerima ( acceptance )  atau menolak  ( resistance )  sistem. Komponen ini juga menilai  sistem dari aspek kepuasan pengguna ( user satisfaction ).
2. Organisasi ( organization )
Komponen  organisasi  (organization)  menilai  sistem  dari  aspek  struktur  organisasi  dan lingkungan  organisasi.  Struktur  organisasi  terdiri  dari  tipe,  kultur,  politik,  hierarki, perencanaan  dan  pengendalian  sistem,  strategi,  manajemen,  dan  komunikasi. Kepemimpinan,  dukungan  dari  top  manajemen  atau  manajemen  puncak  dan  dukungan staf  merupakan  bagian  yang  penting  dalam  mengukur  keberhasilan  sistem.  Sedangkan lingkungan organisasi terdiri dari sumber pembiayaan, pemerintahan, politik, kompetisi, hubungan interorganisasional, dan komunikasi.
3. Teknologi ( technology )
Komponen  teknologi  ( technology )  terdiri  dari  kualitas  sistem  ( system  quality ),  kualitas informasi  ( information  quality ),  dan  kualitas  layanan  ( service  quality ).  Kualitas  sistem menyangkut keterkaitan fitur dalam sistem termasuk performa sistem dan user interface . Kemudahan  penggunaan  ( ease  of  use ),  kemudahan  untuk  dipelajari  ( ease  of  learning ), response  time,  usefulness ,  ketersediaan,  fleksibilitas,  dan  sekuritas  merupakan  variabel atau  faktor  yang  dapat  dinilai  dari  kualitas  sistem.  Kualitas  informasi  berfokus  pada informasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  informasi.  Kriteria  yang  dapat  digunakan  untuk menilai kualitas informasi antara lain adalah kelengkapan, keakuratan, ketepatan waktu, ketersediaan, relevansi, konsistensi, dan data entry . Sedangkan kualitas layanan berfokus pada keseluruhan dukungan yang diterima oleh service provider  sistem  atau teknologi. Service quality dapat dinilai dengan kecepatan respon, jaminan, empati, dan tindak lanjut layanan (Yusof et al, 2008).
2.3 Populasi
Menurut  Sudjana,  populasi  adalah  totalitas  semua  nilai  yang  mungkin  dapat  dihitung ataupun  diukur,  baik  secara  kuantitatif  maupun  kualitatif  terhadap  karakteristik  tertentu mengenai  sekumpulan  objek  yang  lengkap  dan  jelas  yang  ingin  dipelajari  sifat-sifatnya. Kedudukan  populasi  dalam  suatu  penelitian  memegang  peran  yang  sangat  penting  sebab populasi inilah yang kelak akan dikenai generalisasi. (Riadi, 2016).

## 2.4 Teknik Analisis Data

## 2.4.1 Uji Validitas
Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat validitas atau keabsahan suatu instrumen. Suatu instrumen dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang diinginkan. Sebuah instrumen dikatakan valid apabila dapat mengungkap data dari variabel yang diteliti secara  tepat.  Tinggi  rendahnya  validitas  instrumen  menunjukkan  sejauh  mana  data  yang terkumpul  tidak  menyimpang  dari  gambaran  tentang  variabel  yang  dimaksud.  Uji  validitas dapat  dilakukan  dengan  beberapa  cara,  diantaranya  dengan  menghitung  harga  korelasi  tiap butir alat ukur dengan rumus Pearson/Product Moment (Poluan, 2014).

## 2.4.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas  instrumen  penelitian  adalah  suatu  alat  yang  memberikan  hasil  yang  tetap sama  (konsisten).  Hasil  pengukuran  itu  harus  tetap  sama  (relatif  sama)  jika  pengukurannya diberikan pada subjek yang sama meskipun dilakukan oleh orang yang berbeda, waktu yang berlainan, dan tempat yang berbeda pula. Tidak terpengaruh oleh pelaku, situasi dan kondisi. Alat ukur yang reliabilitasnya tinggi disebut alat ukur yang reliabel (Poluan, 2014). Reliabilitas sebenarnya  adalah  alat  untuk  mengukur  suatu  kuesioner  yang  merupakan  indikator  dari variabel  atau  konstruksi.  Suatu  kuesioner  dikatakan  reliabel  atau  handal  jika  jawaban seseorang  terhadap  pernyataan  adalah  konsisten  atau  stabil  dari  waktu  ke  waktu (Ghozali, 2013).

## 2.4.3 Analisa Korelasi
Analisis  Korelasi  digunakan  untuk  mengetahui  ada  atau  tidak  hubungan  di  antara  dua variabel atau lebih. Metode yang sering digunakan adalah metode korelasi Pearson. Data yang digunakan berskala interval atau rasio. Nilai  korelasi(r) adalah 0 sampai 1 atau 0 sampai  -1 (untuk  hubungan  negatif),  semakin  mendekati  1/-1  berarti  hubungan  yang  terjadi  semakin kuat.  Sebaliknya,  nilai  semakin  mendekati  0  maka  hubungan  yang  terjadi  semakin  lemah. Berikut ini tabel korelasi Pearson.
Tabel 1. Interpretasi Korelasi Pearson Koefisien Korelasi Interpretasi Koefisien Korelasi Interpretasi 0.00 - 0.199 Sangat Rendah 0.00 - 0.199 Sangat Rendah 0.20 - 0.399 Rendah 0.20 - 0.399 Rendah 0.40 - 0.599 Sedang/Cukup Kuat 0.40 - 0.599 Sedang/Cukup Kuat 0.60 – 0.799 Kuat 0.60 – 0.799 Kuat
(Sumber: Poluan, 2014)

## 2.5 Hipotesis
Hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian, dimana rumusan  masalah  penelitian  telah  dinyatakan  dalam  bentuk  kalimat  pertanyaan.  Dikatakan sementara karena jawabannya yang diberikan baru didasarkan pada teori yang relevan, belum didasarkan pada fakta-fakta empiris yang diperoleh melalui pengumpulan data. Jadi hipotesis dapat  dinyatakan  sebagai  jawaban  teoritis  terhadap  rumusan  masalah  penelitian,  belum jawaban yang empirik. (Sugiyono, 2016)
Model hipotesis yang digunakan untuk melakukan pengukuran terhadap sistem informasi rail ticket system (RTS) adalah sebagai berikut:
Pemanfaatan Human Organization Technology-Net Benefit untuk Mengukur Sistem…

## Gambar 2. Model Hipotesis
Model  hipotesis  yang  telah  digambarkan  pada  Gambar  2  adalah  model  yang dikembangkan untuk melakukan pengukuran sistem informasi Rail Ticket System (RTS) pada PT.KAI  DIVRE  III  Palembang  yang  berdasarkan  pada  model Human,  Organization, Technology (HOT) Fit dengan komponen Human, Organization, Technology, dan Net Benefit .

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Sub Variabel System Quality pada variabel Technology
Pada Tabel 2 menampilkan rekapitulasi jawaban responden terhadap sub variabel system quality . Rekapitulasi jawaban dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 2. Rekapitulasi Jawaban Sub Variabel System Quality NO PERNYATAAN JAWABAN TOTAL SS (5) S (4) RG (3) TS (2) STS (1) Teknologi (Technology) Kualitas Sistem (System Quality) 1 Sistem RTS mudah digunakan dan user friendly 5 9 0 1 0 15 2 Tampilan RTS sangat sederhana sehingga tidak membingungkan 9 5 0 1 0 15 3 Kerahasiaan data terjamin karena terdapat password yang berbeda tiap pengguna 10 4 0 1 0 15 4 Sistem mudah diakses 7 6 1 1 0 15 5 Sistem jarang mengalami error 3 8 3 1 0 15
Pada  Tabel  2  pernyataan  sub variabel  system  quality ,  terdiri  dari  5  butir  pernyataan, berikut  ini  adalah  tabel  distribusi  frekuensi  sub variabel  system  quality berdasarkan  hasil pengumpulan kuesioner yang sudah diolah terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Frekuensi Sub Variabel System Quality No Jawaban Skala Likert Frekuensi Presentase(%) 1 Sangat Tidak Setuju 1 0 0 2 Tidak Setuju 2 5 6,7 3 Ragu-ragu 3 4 5,3 4 Setuju 4 32 42,7 5 Sangat Setuju 5 34 45,3 Total 75 100 Jumlah skor dari hasil penelitian 320
Menurut  (Sugiyono,  2016)  analisis  dengan  metode Likert dilakukan  dengan  langkah- langkah sebagai berikut:
a) Menentukan skor ideal Skor ideal = 5 x 75 = 375
b) Jumlah skor dari hasil penelitian = 320
c) Besarnya persentase
P = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑑𝑎𝑟𝑖 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑒𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑥 100 %
P = 320 375 𝑥 100% = 85, 3 %
Jadi berdasarkan data yang di peroleh dari 15 responden maka sebesar 85,3 % responden menyatakan sangat setuju.
3.2 Sub Variabel Service Quality pada variabel Technology
Pada Tabel 4 menampilkan rekapitulasi jawaban responden terhadap sub Variabel Service Quality . Rekapitulasi jawaban dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 4. Rekapitulasi Jawaban Sub Variabel Service Quality NO PERNYATAAN JAWABAN TOTAL SS (5) S (4) RG (3) TS (2) STS (1) Teknologi (Technology) Kualitas Layanan (Service Quality) 1 Adanya panduan penggunaan sistem 6 8 0 1 0 15 2 Layanan yang cepat dan responsive dari sistem 6 8 0 1 0 15 3 Sistem dapat diakses dari manapun. 0 0 5 9 1 15
Pada  Tabel  4  pernyataan  sub Variabel  Service  Quality ,  terdiri  dari  3  butir  pernyataan, berikut  ini  adalah  tabel  distribusi  frekuensi  sub  variabel service  quality berdasarkan  hasil pengumpulan kuesioner yang sudah diolah terdapat pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Distribusi Frekuensi Sub Variabel Service Quality No Jawaban Skala Likert Frekuensi Presentase(%) 1 Sangat Tidak Setuju 1 1 2,2 2 Tidak Setuju 2 11 24,4 3 Ragu-ragu 3 5 11,1 4 Setuju 4 16 35,6 5 Sangat Setuju 5 12 26,7 Total 45 100 Jumlah skor dari hasil penelitian 162
Dari  Tabel  5  didapati  bahwa  responden  menjawab  sangat  tidak  setuju  sebanyak  2,2%, responden menjawab tidak setuju sebanyak 24,4%, responden menjawab ragu-ragu sebanyak
Pemanfaatan Human Organization Technology-Net Benefit untuk Mengukur Sistem…
11,1%,  responden  menjawab  setuju  sebanyak  35,6%,  responden  menjawab  sangat  setuju sebanyak 26,7%.
Menurut    (Sugiyono,    2016:95)    analisis    dengan    metode    likert    dilakukan  dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) Menentukan skor ideal
Skor ideal = 5 x 45 = 225
b) Jumlah skor dari hasil penelitian = 162
c) Besarnya persentase
P = (jumlah skor dari hasil penelitian)/(skor ideal)  x 100 % P = 124/315075 x 100% = 82,6 % Jadi berdasarkan data yang di peroleh dari 15 responden maka sebesar 82.6 % responden menyatakan setuju.

## 3.3 Variabel Net Benefit
Pada Tabel 6 menampilkan rekapitulasi jawaban responden terhadap variabel net benefit. Rekapitulasi jawaban dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 6. Rekapitulasi Jawaban Variabel Net Benefit
No. PERNYATAAN JAWABAN TOTAL SS (5) S (4) RG (3) TS (2) STS (1) Manfaat (Net Benefit) 1 RTS membantu pekerjaan sehari-hari 10 4 0 1 0 15 2 RTS membantu meningkatkan efesiensi pekerjaan 9 5 0 1 0 15 3 RTS membantu dalam pengambilan keputusan 4 9 1 1 0 15 4 RTS membantu pencapaian tujuan kerja dengan efektif 8 6 0 1 0 15 5 Adanya RTS meningkatkan komunikasi antar bagian dalam perusahaan 10 4 0 1 0 15
Dari Tabel 6 pernyataan Variabel Net Benefit , terdiri dari 5 butir pernyataan, berikut ini adalah  tabel  distribusi  frekuensi Variabel  Net  Benefit berdasarkan  hasil  pengumpulan kuesioner yang sudah diolah terdapat pada Tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Distribusi Frekuensi Sub Variabel Net Benefit No Jawaban Skala Likert Frekuensi Presentase(%) 1 Sangat Tidak Setuju 1 0 0 2 Tidak Setuju 2 5 6,7 3 Ragu-ragu 3 1 1,3 4 Setuju 4 28 37,3 5 Sangat Setuju 5 41 54,7 Total 75 100 Jumlah skor dari hasil penelitian 330
Dari  Tabel  7  didapati  bahwa  responden  menjawab  sangat  tidak  setuju  sebanyak  0%, responden menjawab tidak setuju sebanyak 6,7%,  responden menjawab ragu-ragu sebanyak 1,3%,  responden  menjawab  setuju  sebanyak  37,3%,  responden  menjawab  sangat  setuju sebanyak 54,7%. Dapat di lihat dari diagram chart berikut:
Gambar 3. Diagram Chart Variabel Net Benefit
Menurut (Sugiyono,  2016)  analisis  dengan  metode  likert  dilakukan dengan langkah- langkah sebagai berikut:
a) Menentukan skor ideal Skor ideal = 5 x 75 = 375
b) Jumlah skor dari hasil penelitian = 330
c) Besarnya persentase
P = (jumlah skor dari hasil penelitian)/(skor edeal)  x 100 % P = 330/375 x 100% = 88%
Jadi  berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  15  responden  maka  sebesar  88% responden menyatakan sangat setuju. Berdasarkan  penilaian  responden  terhadap  variabel human, organization, technology,  net  benefit pada  sistem  informasi Rail  Ticket  System (RTS)  pada  PT.KAI  DIVRE  III  Palembang,  berikut  analisis  variabel human, organization, technology, net benefit akan penulis jelaskan sebagai berikut:
1. Pada  variabel human ,  sub  variabel system  use sebanyak  88,53%  responden menyatakan  sangat  setuju,  dan  pada  sub  variabel user satisfaction sebanyak  84,44% responden  menyatakan  setuju,  yang  artinya  faktor  manusia  ( human )  berpengaruh terhadap  keberhasilan  sistem  informasi Rail  Ticket  System (RTS)  pada  PT.KAI DIVRE III Palembang.
2. Pada  variabel organization ,  sub  variabel structure sebanyak  87,2%  responden menyatakan  setuju,  dan  pada  sub  variabel environment sebanyak  82,6%  responden menyatakan setuju,  yang artinya faktor organisasi  ( organization )  berpengaruh  terhadap keberhasilan  sistem  informasi Rail  Ticket  System (RTS)  pada  PT.KAI  DIVRE  III Palembang.
3. Pada  variabel Technology ,  sub  variabel system  quality sebanyak  85,3% responden menyatakan sangat  setuju, dan pada sub variabel information quality sebanyak  85,9%  responden  menyatakan  setuju,  lalu  pada  sub variabel service quality sebanyak 72% responden menyatakan setuju yang artinya faktor teknologi ( technology )  berpengaruh  terhadap keberhasilan  sistem  informasi Rail  Ticket System (RTS)  pada  PT.KAI DIVRE III Palembang.
Pada  variabel net  benefit ,  sebanyak  88%  responden  menyatakan  sangat setuju,  yang artinya  sistem  informasi Rail  Ticket  System (RTS)  pada PT.KAI DIVRE III Palembang sudah bermanfaat.
Pemanfaatan Human Organization Technology-Net Benefit untuk Mengukur Sistem…

## 3.4 Korelasi antara Human dan Net Benefit
Hasil uji korelasi variabel human dan net benefit dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8. Hasil Perhitungan Korelasi Variabel Human dan Net Benefit
Correlations HUM NB HUM Pearson Correlation 1 .868 ** Sig. (2-tailed) .000 N 15 15 NB Pearson Correlation .868 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 15 15
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Berdasarkan Tabel 4.42 diperoleh hasil koefisien korelasi variabel manusia dan manfaat sebesar  0,868  atau  nilai  r  =  0,868  dan  tingkat  signifikasi  0,000,  berdasarkan  tabel  4.26  itu artinya bahwa hubungan kedua variabel tersebut tergolong sangat kuat positif artinya terjadi hubungan  antara  variabel  manusia (human) dengan  variabel  manfaat (net  benefit) .  Bila penggunaan  sistem  dan  kepuasan  pengguna  baik  maka  artinya  sistem  tersebut  memiliki manfaat.

## 3.5 Korelasi antara Organization dan Net Benefit
Hasil uji korelasi variabel organization dan net benefit dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 9. Hasil Perhitungan Korelasi Variabel Organization dan Net Benefit Correlations
ORG NB ORG Pearson Correlation 1 .868 ** Sig. (2-tailed) .000 N 15 15 NB Pearson Correlation .868 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 15 15
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Berdasarkan  tabel  9  diperoleh  hasil  koefisien  korelasi  variabel  organisasi  dan  manfaat sebesar  0,848  atau  nilai  r  =  0,848  dan  tingkat  signifikasi  0,000,  berdasarkan  tabel  4.26  itu artinya bahwa hubungan kedua variabel tersebut tergolong sangat kuat positif artinya terjadi hubungan antara variabel organisasi (organization) dengan variabel manfaat (net benefit). Bila penggunaan  struktur  organisasi  dan  lingkungan  baik  maka  artinya  sistem  tersebut  memiliki manfaat.
Dari penjelasan di atas dapat di ketahui bahwa semua variabel berpengaruh positif/searah terhadap  variabel  lainnya  dalam  evaluasi  keberhasilan  sistem  informasi Rail  Ticket  System (RTS)  PT.KAI  DIVRE  III  Palembang.  Berikut  visualisasi  hasil  uji  korelasi  model Human, Organization, Technology, Net Benefit (HOT-FIT) pada sistem informasi Rail Ticket System (RTS) PT. KAI DIVRE III Palembang.

## Gambar 4. Penggambaran Hasil Uji Korelasi Variabel

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan yaitu:
1. Faktor  teknologi  yang  diterapkan  dalam  sistem  informasi  Rail  Ticket  System  (RTS) PT.KAI DIVRE III Palembang memiliki korelasi yang sangat kuat dan hubungan yang searah  (positif)  yakni  0,952  dan  signifikan  terhadap  manusia  sebagai  pengguna  akhir sistem.  Peningkatan  dan  perbaikan  terhadap  sistem  dan  stabilitasnya  oleh  penyedia layanan akan meningkatkan penggunaan sistem dan berujung pada kepuasan pengguna.
2. Faktor  teknologi  memiliki  hubungan  yang  sangat  kuat,  searah  dan  signifikan  terhadap organisasi dengan tingkat korelasi yang kuat yakni 0,883. Semakin tepat dan baik kualitas teknologi  yang  diterapkan  dalam  organisasi  untuk  mendukung  tujuan,  visi,  dan  misi organisasi,  serta  peningkatan  fasilitas  terhadap  teknologi,  maka  akan  meningkatkan kinerja organisasi.
3. Faktor  organisasi  memiliki  korelasi  yang  kuat,  serta  searah  dan  signifikan  terhadap pengguna  yakni  0,913.  Semakin  baik  hubungan  organisasi  dengan  pengguna,  maka kinerja organisasi dalam mengembangkan sistem akan meningkat.
4. Faktor  teknologi,  manusia,  dan  organisasi  memiliki  hubungan  yang  kuat,  serta  searah (positif)  dan  signifikan  terhadap  net  benefit.  Hubungan  antara  tiga  faktor  HOT, mempengaruhi korelasinya terhadap net benefit. Semakin baik dan tepat hubungan ketiga faktor  tersebut,  maka  semakin  tinggi  manfaat  yang  didapatkan  dari  penerapan  sistem informasi Rail Ticket System (RTS) PT. KAI DIVRE III Palembang.
5. Meskipun  belum  sempurna,  hasil  pengukuran  secara  umum  menunjukkan  sistem informasi Rail Ticket System (RTS) berhasil dimanfaatkan. Perbaikan terhadap beberapa kelemahan dan kekurangan di beberapa sektor sangat diperlukan

## DAFTAR RUJUKAN
Ghozali, Imam.2013.Aplikasi Analisis Multivariate dengan program IBM SPSS
19 Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Tajuddin  Muhammad,  Umar  Nimran,dkk.  2016.  Kesuksesan  Sistem  Informasi  Perguruan
Tinggi dan Good University Governance. Malang:UB Press.
Poluan  Frincy,  Arie  Lumenta,  dkk.  2014.  Evaluasi  Implementasi  E-learning  Menggunakan Model  Evaluasi  HOT-FIT  Studi  Kasus  Universitas  Sam  Ratulangi.E-Journal  Teknik Informatika,Vol-4,No.2, ISSN: 2301-8364.
Pemanfaatan Human Organization Technology-Net Benefit untuk Mengukur Sistem…
Riadi,Edi.   2016.   Statistika   Penelitian   (Analisis   Manual   dan   IBM   SPSS).
Yogyakarta: Andi.
Sugiyono. 2016.  Metode Penelitian Kuantitif, Kualitatif, dan R&D.  Bandung: Alfabeta.
Yusof  M.M,  Kuljis  Jasna,  Dkk.  An  evaluation  framework  for  Health  Information  Systems:
human organization and technology-fit  factors  (HOT-Fit). International Journal of Medical Informatics 77(2008) 386-398

## 38 JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662